综述：生物医学领域的大语言模型综述

　　本综述系统梳理了484篇文献，深入探讨了大语言模型（LLM）在生物医学领域的零样本学习能力、多模态适应策略及面临的挑战（如数据隐私与模型可解释性），并提出了联邦学习、可解释AI等未来方向，为LLM在医疗诊断、药物发现等场景的负责任部署提供关键见解。

　　

背景

大语言模型（LLM）如PaLM、LLaMA和GPT系列通过Transformer架构实现了自然语言理解与生成的突破，其通用性为生物医学领域带来革命性潜力。从2019年至2024年，生物医学LLM从单模态向多模态快速发展，例如MedPaLM在临床答案中达到92.9%的专家一致性，scBERT通过改进的Performer架构优化单细胞基因组分析，而领域专用模型如HuatuoGPT、ChatDoctor和BenTsao则展示了可靠的医疗对话能力。

零样本生物医学应用

通用LLM在零样本设定下广泛用于生物医学任务。根据137项关键研究，GPT-4和GPT-3.5成为最受关注的模型，分别涉及36和35项研究，ChatGPT涉及19项。这些模型在诊断辅助、药物发现和个性化医疗等任务中表现突出，例如在医学考试问答和生物医学文献处理中显示出高效性。然而，零样本方法在专业语境中仍存在局限，需进一步适配。

通用LLM的生物医学适配

生物医学领域的专业术语、复杂疾病关系和临床精度要求使通用LLM面临挑战。适配策略包括单模态和多模态LLM的微调：单模态模型通过医学文本训练提升问答和文献处理能力，例如通过指令微调优化临床决策支持；多模态模型整合文本、图像和结构化数据，增强对医学影像和电子健康记录的理解。这些方法显著提高了模型在专业场景中的可靠性和准确性。

生物医学应用中的挑战

LLM在生物医学部署中面临多重挑战：数据隐私问题因敏感医疗数据需严格保护而凸显；模型可解释性有限影响临床信任；数据集质量不一可能导致偏差；伦理问题涉及AI在医疗中的责任归属。此外，生物医学领域要求极高输出可靠性，而当前模型可能无法完全满足需求。

未来方向与解决方案

为应对这些挑战，未来研究需聚焦以下方向：采用联邦学习保护数据隐私；整合可解释AI（XAI）方法提升模型透明度；开发高质量领域专用数据集；优化多模态学习框架。持续创新将促进LLM在生物医学中的负责任应用，最终推动医疗实践和科研效率的提升。

结论

LLM在生物医学领域展现巨大潜力，但需通过针对性适配和伦理考量实现可靠部署。从零样本评估到多模态整合，本研究系统总结了当前进展与挑战，为后续研究提供关键基础，助力LLM在医疗诊断、药物研发等场景发挥更大价值。